朱驍洵在西門子數據戰(zhàn)略與人工智能應用論壇上發(fā)表演講

　　“企業(yè)數字化轉型的目標不僅僅是單個價值鏈上各個環(huán)節(jié)的集成，而是需要沿著數據的生命周期，實現(xiàn)跨價值鏈數據的自由流動與交互，把知識的價值釋放出來。” 西門子(中國)有限公司執(zhí)行副總裁、西門子艾聞達中國區(qū)總經理朱驍洵表示，“數字化僅僅是工具，并不是企業(yè)發(fā)展的目標。如果企業(yè)沒有明確的戰(zhàn)略發(fā)展目標與清晰的數據戰(zhàn)略，盲目地為了數字化而數字化，則會舍本逐末，難以獲得真正的價值。恰如挖掘金礦一樣，數字化工具僅僅是一把鐵鍬，企業(yè)的終極訴求是從一切生產管理活動產生的海量數據中，挖掘出有價值的信息，通過提煉形成高附加值的知識與洞察，再與領域模型融合，通過數字孿生使企業(yè)數據黃金的價值得以釋放!”

　　西門子中國研究院大數據分析研發(fā)部總監(jiān)田鵬偉表示：“工業(yè)人工智能的關注點與互聯(lián)網和消費領域有很大不同，領域知識和專家經驗的重要性、普遍的工況差異帶來的數據問題、工業(yè)場景的高可靠性要求、項目期內投入產出比的測算要求等等，都對工業(yè)領域人工智能技術的應用提出了特定的需求。針對這些需求和挑戰(zhàn)，西門子數據分析和人工智能團隊一直在探索打造客戶用得起、用得好的工業(yè)人工智能解決方案。”

田鵬偉在西門子數據戰(zhàn)略與人工智能應用論壇上發(fā)表演講

　　數據被認為是土地、勞動力、資本和技術之外的第五類生產要素，堪稱“新型石油”。此次發(fā)布的《數據戰(zhàn)略——讓數據資產創(chuàng)造價值》白皮書指出，數據戰(zhàn)略及數據資產建立和管理是落地數字化轉型戰(zhàn)略的基礎和必要保障。白皮書將數據資產定義為“企業(yè)的研發(fā)、生產、運營、物流等一切管理活動所產生的，企業(yè)擁有使用權利的，具有明確來源和意義的，能夠產生業(yè)務價值的數據。”白皮書認為，數據資產的建立過程就是數據價值提升的過程，并進一步指出了“數據采集—數據清理—知識圖譜建模—知識中臺建立”四步走方法論，實現(xiàn)數據資產建立和管理，加速企業(yè)數據資產增值。此外，白皮書用詳實的案例展現(xiàn)了西門子如何助力客戶實現(xiàn)數字化轉型。

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